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RAG
Le RAG est utile quand une équipe perd du temps à chercher dans des documents, procédures, contrats, tickets ou bases de connaissances. La valeur ne vient pas seulement du modèle: elle vient de la qualité des sources, des permissions et des tests qui prouvent que les réponses sont fiables sur vos questions réelles.
Livrables possibles
Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.
Répondre aux questions internes avec extraits, sources et avertissements quand l’information manque.
Trouver les documents pertinents même quand l’utilisateur ne connaît pas le mot exact.
Structurer les documents utiles, exclure le bruit et suivre les mises à jour.
Créer un jeu de questions/réponses attendues pour mesurer la fiabilité avant diffusion.
Cas d’usage
Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.
Répondre à partir de politiques, guides, SOP, documents RH ou procédures techniques.
Aider les équipes à retrouver les bonnes réponses dans la documentation produit.
Préparer des réponses cohérentes à partir de fiches produit, offres et notes internes.
Explorer contrats, rapports, PDF et archives sans tout relire manuellement.
Déroulé
Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.
Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.
Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.
Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.
Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.
Stack
Livrables
Cadre
FAQ
Vous avez une base documentaire difficile à exploiter ? Commencez par choisir un corpus limité et 10 questions réelles.
Contacter GatienNon. Il réduit certains risques en donnant des sources, mais il faut tester les réponses, gérer les documents absents et forcer l’assistant à dire quand il ne sait pas.
Les sources souvent consultées, à jour, validées par un propriétaire métier et utiles à un cas d’usage précis.
Souvent oui pour la recherche sémantique, mais le choix dépend du volume, des permissions, des coûts et de l’architecture existante.
À lire ensuite
Des intégrations LLM pensées comme du produit logiciel: utiles, testables, observables et maintenables.
Des agents IA connectés à des tâches précises, avec garde-fous et validation adaptée au risque.
Une première version utile pour passer d’une intuition à une décision produit ou métier.